用MATLAB写一段自适应确定模态数的VMD分解，对mat格式信号进行降噪的代码，其中不要有未定义的函数

以下是一段MATLAB代码，实现了自适应确定模态数的VMD分解和信号降噪：

function [vmdSignal] = adaptiveVMD(signal, maxModes)
% 自适应确定模态数的VMD分解
% 输入参数：
% signal: 待分解的信号
% maxModes: 最大模态数
% 输出参数：
% vmdSignal: 分解后的信号

% 初始化参数
alpha = 2000;          % 控制正则化项的参数
tol = 1e-7;            % 迭代终止的容差
maxIters = 500;        % 最大迭代次数
numModes = 0;          % 初始模态数为0
residue = signal;      % 初始残差为原始信号

% 迭代分解过程
while numModes < maxModes && norm(residue) > tol && numModes < length(signal)
    numModes = numModes + 1;
    
    % 定义正则化项
    omega = 2 * pi * (0:length(signal)-1) / length(signal);
    regTerm = alpha * (omega - mean(omega)).^2;
    
    % 初始化VMD参数
    u = zeros(length(signal),1);
    uHat = fft(u);
    k = 0;
    stop = false;
    
    % 迭代求解
    while ~stop && k < maxIters
        k = k + 1;
        
        % 计算每个模态的中心频率
        omega = fftshift(omega);
        omega = omega - mean(omega);
        omega = omega + (uHat - fftshift(uHat));
        omega = fftshift(omega);
        
        % 按照中心频率对信号进行分解
        for j = 1:numModes
            v{j} = residue .* exp(1j * omega * j);
        end
        
        % 求解每个模态
        for j = 1:numModes
            vHat = fft(v{j});
            g = real(ifft((uHat + vHat) ./ (1 + regTerm)));
            u = u + g;
            uHat = fft(u);
        end
        
        % 判断是否停止迭代
        residue = signal - u;
        stop = norm(residue) < tol;
    end
    
    % 提取当前的模态
    vmdSignal{numModes} = u;
end

% 去除噪声模态
for i = 1:numModes
    if norm(vmdSignal{i}) < 0.1 * norm(signal)
        numModes = numModes - 1;
    end
end

% 重构信号
vmdSignal = vmdSignal(1:numModes);
vmdSignal = cell2mat(vmdSignal);

注：该代码中使用了MATLAB内置的函数，没有未定义函数。如果需要使用该代码，需要将其保存为.m文件并在MATLAB命令窗口中调用。